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2026, 15(3): 860-875.
摘要
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低仰角目标波达方向(DOA)估计是米波雷达与全息凝视雷达中的关键问题，其估计误差直接影响目标的测高精度。传统波束空间方法通过构建波束形成器，将高维阵元空间数据映射至低维波束空间以降低计算复杂度。然而，该类方法的有损映射会造成部分目标信息丢失，使目标仰角估计精度显著低于阵元空间方法。为解决这一问题，该文提出了一种低仰角目标高精度波束空间DOA估计方法。首先，推导了阵元空间与波束空间中DOA估计的克拉美罗界(CRB)，并分析了两者相等所需满足的充分条件。由于该条件在实际应用中难以严格满足，该文进一步提出一种基于近似条件的波束形成器设计方法。该方法在降低数据维度的同时，最大限度保留目标的有效信息。最后，基于最大似然准则实现了目标仰角的精确估计。仿真与实测结果表明，所提方法在显著降低处理数据维度的同时，能够在低仰角观测区域内保持与阵元空间方法相近的估计精度，并优于现有波束空间算法。
低仰角目标波达方向(DOA)估计是米波雷达与全息凝视雷达中的关键问题，其估计误差直接影响目标的测高精度。传统波束空间方法通过构建波束形成器，将高维阵元空间数据映射至低维波束空间以降低计算复杂度。然而，该类方法的有损映射会造成部分目标信息丢失，使目标仰角估计精度显著低于阵元空间方法。为解决这一问题，该文提出了一种低仰角目标高精度波束空间DOA估计方法。首先，推导了阵元空间与波束空间中DOA估计的克拉美罗界(CRB)，并分析了两者相等所需满足的充分条件。由于该条件在实际应用中难以严格满足，该文进一步提出一种基于近似条件的波束形成器设计方法。该方法在降低数据维度的同时，最大限度保留目标的有效信息。最后，基于最大似然准则实现了目标仰角的精确估计。仿真与实测结果表明，所提方法在显著降低处理数据维度的同时，能够在低仰角观测区域内保持与阵元空间方法相近的估计精度，并优于现有波束空间算法。
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低空目标对机场等空域安全的威胁日趋显著，其精准探测与识别是雷达系统亟待解决的关键问题，而高质量的雷达实测数据集是推进低空目标识别的核心基础。然而，现有公开雷达低空目标数据集多为仿真数据或近距离采集数据，难以真实反映和验证远距离场景下雷达目标识别性能。因此，该文构建了基于全息凝视雷达(HSR)的低空目标探测识别数据集，完成了外场环境下典型低空目标的实测数据采集与识别验证。该数据集涵盖多旋翼无人机、雀类、大型迁徙鸟等典型目标，以及悬停、盘旋、径向飞行等典型运动场景，并且同步提供目标多普勒瀑布图与雷达实测航迹信息(含方位角、俯仰角、径向速度、归一化信噪比)，为探索目标精细化特征与运动状态的内在关联提供了数据支撑。在此基础上，该文采用多模态自适应特征融合网络，提取不同目标的多普勒特征与运动学特征并进行融合，验证了区分不同类型低空目标的有效性。
低空目标对机场等空域安全的威胁日趋显著，其精准探测与识别是雷达系统亟待解决的关键问题，而高质量的雷达实测数据集是推进低空目标识别的核心基础。然而，现有公开雷达低空目标数据集多为仿真数据或近距离采集数据，难以真实反映和验证远距离场景下雷达目标识别性能。因此，该文构建了基于全息凝视雷达(HSR)的低空目标探测识别数据集，完成了外场环境下典型低空目标的实测数据采集与识别验证。该数据集涵盖多旋翼无人机、雀类、大型迁徙鸟等典型目标，以及悬停、盘旋、径向飞行等典型运动场景，并且同步提供目标多普勒瀑布图与雷达实测航迹信息(含方位角、俯仰角、径向速度、归一化信噪比)，为探索目标精细化特征与运动状态的内在关联提供了数据支撑。在此基础上，该文采用多模态自适应特征融合网络，提取不同目标的多普勒特征与运动学特征并进行融合，验证了区分不同类型低空目标的有效性。
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2026, 15(3): 983-995.
合成孔径雷达(SAR)和可见光是地球观测领域中两类关键的遥感传感器，其影像匹配在图像融合、协同解译与高精度定位等任务中具有广泛应用。随着对地观测数据的迅猛增长，SAR-光学跨模态影像匹配的重要性日益凸显，相关研究也取得了显著进展。特别是基于深度学习的方法，凭借其在跨模态特征表达与高层语义提取方面的优势，展现出卓越的匹配精度与环境适应能力。然而，现有公开数据集多局限于小尺寸图像块，缺乏涵盖真实大尺度场景的完整影像对，难以全面评估匹配算法在实际遥感场景中的性能，同时也制约了深度学习模型的训练与泛化能力提升。针对上述问题，该文构建并公开发布了OSDataset2.0，一个面向SAR-光学影像匹配任务的大规模基准数据集。该数据集包含两部分：局部训练数据集与全幅场景测试集，局部训练数据集提供覆盖阿根廷、澳大利亚、波兰、德国、俄罗斯、法国、卡塔尔、马来西亚、美国、日本、土耳其、新加坡、印度、中国14个国家的6476块512×512像素的配准图像块，全幅场景测试集则提供一对光学与SAR整景影像。团队为整景影像提供了利用成像机理一致性原则提取出的高精度均匀分布的真值数据，并配套通用评估代码，支持对任意匹配算法进行配准精度的量化分析。为进一步验证数据集的有效性与挑战性，该文在OSDataset2.0上系统评估了11种具有代表性的SAR-光学影像匹配方法，涵盖了传统特征匹配与主流深度学习模型。实验结果表明，该数据集不仅能够有效支撑算法性能对比，还可为后续研究提供可靠的训练资源与统一的评估基准。
合成孔径雷达(SAR)和可见光是地球观测领域中两类关键的遥感传感器，其影像匹配在图像融合、协同解译与高精度定位等任务中具有广泛应用。随着对地观测数据的迅猛增长，SAR-光学跨模态影像匹配的重要性日益凸显，相关研究也取得了显著进展。特别是基于深度学习的方法，凭借其在跨模态特征表达与高层语义提取方面的优势，展现出卓越的匹配精度与环境适应能力。然而，现有公开数据集多局限于小尺寸图像块，缺乏涵盖真实大尺度场景的完整影像对，难以全面评估匹配算法在实际遥感场景中的性能，同时也制约了深度学习模型的训练与泛化能力提升。针对上述问题，该文构建并公开发布了OSDataset2.0，一个面向SAR-光学影像匹配任务的大规模基准数据集。该数据集包含两部分：局部训练数据集与全幅场景测试集，局部训练数据集提供覆盖阿根廷、澳大利亚、波兰、德国、俄罗斯、法国、卡塔尔、马来西亚、美国、日本、土耳其、新加坡、印度、中国14个国家的6476块512×512像素的配准图像块，全幅场景测试集则提供一对光学与SAR整景影像。团队为整景影像提供了利用成像机理一致性原则提取出的高精度均匀分布的真值数据，并配套通用评估代码，支持对任意匹配算法进行配准精度的量化分析。为进一步验证数据集的有效性与挑战性，该文在OSDataset2.0上系统评估了11种具有代表性的SAR-光学影像匹配方法，涵盖了传统特征匹配与主流深度学习模型。实验结果表明，该数据集不仅能够有效支撑算法性能对比，还可为后续研究提供可靠的训练资源与统一的评估基准。
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2026, 15(3): 876-890.
非合作双基地雷达凭借其抗隐身、抗干扰等特性，在民用与军用领域具有重要应用价值。然而在实际应用中，不可控雷达辐射源及复杂地理环境导致参考信号中不可避免地混入多径干扰与噪声污染，致使参考信号与回波信号互相关处理检测性能显著劣化于理想最优匹配滤波器，并产生固定虚假目标，成为制约非合作双基地雷达实战应用的瓶颈问题。该文针对该问题展开系统性研究：首先分析了参考通道存在多径和噪声时的互相关结果，定量分析了参考通道中多径强度和噪声功率与检测概率的映射关系。其次针对线性调频信号，提出了一种基于去斜解调的参考通道多径抑制算法，该算法利用线性调频信号特性，将不同时延的多径分量转化为显著的频率偏移，相同多径分量相较于现有主流分数阶傅里叶变化产生更大频移效果，能以显著降低滤波器阶数实现相当的抑制效果，得益于更彻底的信号分离度，相较于常规算法该算法在整体上能更有效地提升目标检测概率。在强多径淹没直达波的实际外场试验场景下，实测数据处理结果验证了所提方法在消除虚假目标、修正距离偏移和提升目标检测概率方面的有效性。
非合作双基地雷达凭借其抗隐身、抗干扰等特性，在民用与军用领域具有重要应用价值。然而在实际应用中，不可控雷达辐射源及复杂地理环境导致参考信号中不可避免地混入多径干扰与噪声污染，致使参考信号与回波信号互相关处理检测性能显著劣化于理想最优匹配滤波器，并产生固定虚假目标，成为制约非合作双基地雷达实战应用的瓶颈问题。该文针对该问题展开系统性研究：首先分析了参考通道存在多径和噪声时的互相关结果，定量分析了参考通道中多径强度和噪声功率与检测概率的映射关系。其次针对线性调频信号，提出了一种基于去斜解调的参考通道多径抑制算法，该算法利用线性调频信号特性，将不同时延的多径分量转化为显著的频率偏移，相同多径分量相较于现有主流分数阶傅里叶变化产生更大频移效果，能以显著降低滤波器阶数实现相当的抑制效果，得益于更彻底的信号分离度，相较于常规算法该算法在整体上能更有效地提升目标检测概率。在强多径淹没直达波的实际外场试验场景下，实测数据处理结果验证了所提方法在消除虚假目标、修正距离偏移和提升目标检测概率方面的有效性。
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2026, 15(3): 1059-1090.
在复杂电磁环境与多目标协同探测需求的驱动下，通过自主协同技术提升雷达探测群的综合效能，已成为雷达协同探测领域的重要研究方向。国内外围绕该方向开展了广泛研究，在理论创新、技术验证与装备应用等方面取得了丰硕成果。该文首先系统梳理了雷达探测群自主协同的概念内涵与核心特征，在此基础上深入剖析了其在工程化实现与效能优化过程中面临的关键技术瓶颈；随后，围绕体系架构设计、协同感知、智能协同决策控制及自主协同演化4个维度，对近年来的代表性研究成果与技术路径进行了综述；最后，对该领域未来发展趋势进行了展望，以期为相关理论研究与工程实践提供参考。
在复杂电磁环境与多目标协同探测需求的驱动下，通过自主协同技术提升雷达探测群的综合效能，已成为雷达协同探测领域的重要研究方向。国内外围绕该方向开展了广泛研究，在理论创新、技术验证与装备应用等方面取得了丰硕成果。该文首先系统梳理了雷达探测群自主协同的概念内涵与核心特征，在此基础上深入剖析了其在工程化实现与效能优化过程中面临的关键技术瓶颈；随后，围绕体系架构设计、协同感知、智能协同决策控制及自主协同演化4个维度，对近年来的代表性研究成果与技术路径进行了综述；最后，对该领域未来发展趋势进行了展望，以期为相关理论研究与工程实践提供参考。
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2025, 14(4): 1092-1114.
相较于地基外辐射源雷达，基于卫星信号的外辐射源雷达(即卫星信号外辐射源雷达)具有全球、全时、全天候覆盖等优势，可弥补地基外辐射源雷达在海上覆盖范围不足的限制；相较于中高轨卫星信号，低轨通信卫星信号具有接收功率强、卫星数目多等优势，可为海上目标无源探测提供可观的探测距离与探测精度。面向未来发展需求，该文详细论述了卫星信号外辐射源雷达研究现状与应用前景，给出了以铱星、星链两类低轨通信卫星系统构建高低频宽窄带融合的低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统的可行性分析，据此总结了研发低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统面临的技术挑战与候选解决思路。上述研究可为广域范围内，外辐射源雷达探测提供重要参考。
相较于地基外辐射源雷达，基于卫星信号的外辐射源雷达(即卫星信号外辐射源雷达)具有全球、全时、全天候覆盖等优势，可弥补地基外辐射源雷达在海上覆盖范围不足的限制；相较于中高轨卫星信号，低轨通信卫星信号具有接收功率强、卫星数目多等优势，可为海上目标无源探测提供可观的探测距离与探测精度。面向未来发展需求，该文详细论述了卫星信号外辐射源雷达研究现状与应用前景，给出了以铱星、星链两类低轨通信卫星系统构建高低频宽窄带融合的低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统的可行性分析，据此总结了研发低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统面临的技术挑战与候选解决思路。上述研究可为广域范围内，外辐射源雷达探测提供重要参考。
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2025, 14(4): 1071-1091.
雷达通信一体化通过资源共享机制，在提高系统频谱利用率的同时实现了轻量化设计，广泛应用于空中交通管制、医疗监测、自动驾驶等领域。传统的雷达通信一体化算法通常依赖于精确的数学建模和信道估计，无法适应难以刻画的动态复杂环境。人工智能凭借其强大的学习能力直接从大量数据中自动学习特征，无需对数据进行显式建模，促进了雷达通信的深度融合。该文围绕人工智能驱动的雷达通信一体化研究展开系统的综述。具体而言，首先阐述了雷达通信一体化系统模型与核心问题。在此基础上，从雷达通信共存和双功能雷达通信一体化两个方面梳理了人工智能驱动的雷达通信一体化最新研究进展。最后，总结全文并对该领域潜在的技术挑战和未来的研究方向进行了展望。
雷达通信一体化通过资源共享机制，在提高系统频谱利用率的同时实现了轻量化设计，广泛应用于空中交通管制、医疗监测、自动驾驶等领域。传统的雷达通信一体化算法通常依赖于精确的数学建模和信道估计，无法适应难以刻画的动态复杂环境。人工智能凭借其强大的学习能力直接从大量数据中自动学习特征，无需对数据进行显式建模，促进了雷达通信的深度融合。该文围绕人工智能驱动的雷达通信一体化研究展开系统的综述。具体而言，首先阐述了雷达通信一体化系统模型与核心问题。在此基础上，从雷达通信共存和双功能雷达通信一体化两个方面梳理了人工智能驱动的雷达通信一体化最新研究进展。最后，总结全文并对该领域潜在的技术挑战和未来的研究方向进行了展望。
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2026, 15(3): 944-963.
特定辐射源个体识别依赖设备发射信号的“射频指纹”微弱差异识别辐射源所属个体身份属性，是支撑无线安全、频谱管控和态势感知的重要基石。随着无线场景的多样化与动态化，单一域(源域与目标域分布相同)下训练的深度学习模型往往在跨接收机、跨时间等真实环境中性能急剧下降，目前缺乏关于该方面全面、细致的综述。基于此，该文首先对跨场景类型进行分类，然后系统归纳总结主流算法框架及代表性方法，着重剖析每类方法的核心思想与关键技术，并总结了主要开源跨场景数据集，最后指出当前研究的瓶颈与未来可能方向，旨在推动复杂电磁环境下的辐射源个体识别理论和方法研究的新发展。
特定辐射源个体识别依赖设备发射信号的“射频指纹”微弱差异识别辐射源所属个体身份属性，是支撑无线安全、频谱管控和态势感知的重要基石。随着无线场景的多样化与动态化，单一域(源域与目标域分布相同)下训练的深度学习模型往往在跨接收机、跨时间等真实环境中性能急剧下降，目前缺乏关于该方面全面、细致的综述。基于此，该文首先对跨场景类型进行分类，然后系统归纳总结主流算法框架及代表性方法，着重剖析每类方法的核心思想与关键技术，并总结了主要开源跨场景数据集，最后指出当前研究的瓶颈与未来可能方向，旨在推动复杂电磁环境下的辐射源个体识别理论和方法研究的新发展。
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2026, 15(3): 996-1012.
基于海量图文数据预训练的大规模视觉语言模型(VLM)在自然图像领域表现出色，但将其迁移至合成孔径雷达(SAR)图像领域面临两大挑战：一是SAR图像高质量文本标注成本高昂，限制了SAR图文配对数据集的构建；二是SAR图像与光学自然图像在图像特征上存在显著差异，增加了跨域知识迁移难度。针对上述问题，该文提出一种面向SAR图像的视觉语言大模型知识迁移方法。首先，利用配对的SAR与光学遥感图像，借助生成式视觉语言大模型为光学遥感图像自动生成文本描述，从而以较低成本间接构建了SAR图文配对数据集。其次，设计了两阶段迁移策略，将自然图像领域向SAR图像领域的大跨度迁移进行拆解，降低单次迁移难度。最后，在SAR图像零样本场景分类、检索以及目标识别任务上进行实验验证，实验结果表明所提方法能够有效实现视觉语言大模型向SAR图像领域的知识迁移。
基于海量图文数据预训练的大规模视觉语言模型(VLM)在自然图像领域表现出色，但将其迁移至合成孔径雷达(SAR)图像领域面临两大挑战：一是SAR图像高质量文本标注成本高昂，限制了SAR图文配对数据集的构建；二是SAR图像与光学自然图像在图像特征上存在显著差异，增加了跨域知识迁移难度。针对上述问题，该文提出一种面向SAR图像的视觉语言大模型知识迁移方法。首先，利用配对的SAR与光学遥感图像，借助生成式视觉语言大模型为光学遥感图像自动生成文本描述，从而以较低成本间接构建了SAR图文配对数据集。其次，设计了两阶段迁移策略，将自然图像领域向SAR图像领域的大跨度迁移进行拆解，降低单次迁移难度。最后，在SAR图像零样本场景分类、检索以及目标识别任务上进行实验验证，实验结果表明所提方法能够有效实现视觉语言大模型向SAR图像领域的知识迁移。
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2026, 15(3): 1027-1041.
经典的直方图方法易受反侦察参数的欺骗干扰。针对此问题，该文提出一种对抗反侦察欺骗干扰的分选方法。通过理论推导建立兼容0～50%脉冲丢失率的骨架周期检测机制；进而联合自相关与交叠率实现骨架周期的精准识别，有效区分伪装成固定脉冲重复间隔(PRI)的干扰项，避免分选被误导；同时引入相干鉴别机制以有效应对参数相似场景，并且实现同一框架内兼容固定、参差、滑变及正弦4种PRI调制。实验表明，面对反侦察参数，直方图方法性能骤降，最大降至0，而所提方法性能最低为96.5%；同时，参数相似场景下该方法性能最低为95.31%。该方法无论反侦察参数存在与否，均可有效应对4种调制，显著提升了复杂电磁环境下的分选可靠性，对电子战系统的发展具有重要意义。
经典的直方图方法易受反侦察参数的欺骗干扰。针对此问题，该文提出一种对抗反侦察欺骗干扰的分选方法。通过理论推导建立兼容0～50%脉冲丢失率的骨架周期检测机制；进而联合自相关与交叠率实现骨架周期的精准识别，有效区分伪装成固定脉冲重复间隔(PRI)的干扰项，避免分选被误导；同时引入相干鉴别机制以有效应对参数相似场景，并且实现同一框架内兼容固定、参差、滑变及正弦4种PRI调制。实验表明，面对反侦察参数，直方图方法性能骤降，最大降至0，而所提方法性能最低为96.5%；同时，参数相似场景下该方法性能最低为95.31%。该方法无论反侦察参数存在与否，均可有效应对4种调制，显著提升了复杂电磁环境下的分选可靠性，对电子战系统的发展具有重要意义。
11
2026, 15(3): 779-796.
月球叶状陡坎是月表浅层逆冲断层活动形成的小型线性构造，其空间分布与应力特征为揭示月球晚期构造演化提供了关键线索。目前，叶状陡坎的应力特征与雷达散射响应间的关联机制尚不明确。该研究以阿波罗盆地叶状陡坎为研究对象，利用Mini-RF影像提取散射特性参数；然后基于高分辨率数字高程模型采用库仑软件反演区域应力场分布特征；在此基础上，从统计关联角度分析雷达散射特征与应力之间的对应关系，揭示其构造活动性与表面物质响应的关联机制。主要结论如下：(1)断层附近应变显著高于外围，最大剪应变集中于断层倾向方向，体应变显示断层上盘体积膨胀，两端及滑动面中心呈现体积收缩。(2)陡坎面与上盘区域在圆极化比与部分极化分解参数上表现出更强的散射响应，表明这些区域可能存在更高的破碎度、块石暴露或结构复杂性，然而散射差异同时受到表面粗糙度、入射几何条件和后期改造过程的综合影响。(3)基于多元线性回归和随机森林算法进行了散射参数与应力场的回归分析，说明散射特征与应力之间的关联更可能是受地形条件、表面粗糙度及局部构造等共同作用的非线性关系。总体而言，该研究建立了一个面向阿波罗盆地叶状陡坎的雷达-地形联合探索性分析框架，用于评估散射特征与应力指标之间是否存在可量化的统计对应关系，并为相似地质背景下的浅层构造活动研究提供参考。
月球叶状陡坎是月表浅层逆冲断层活动形成的小型线性构造，其空间分布与应力特征为揭示月球晚期构造演化提供了关键线索。目前，叶状陡坎的应力特征与雷达散射响应间的关联机制尚不明确。该研究以阿波罗盆地叶状陡坎为研究对象，利用Mini-RF影像提取散射特性参数；然后基于高分辨率数字高程模型采用库仑软件反演区域应力场分布特征；在此基础上，从统计关联角度分析雷达散射特征与应力之间的对应关系，揭示其构造活动性与表面物质响应的关联机制。主要结论如下：(1)断层附近应变显著高于外围，最大剪应变集中于断层倾向方向，体应变显示断层上盘体积膨胀，两端及滑动面中心呈现体积收缩。(2)陡坎面与上盘区域在圆极化比与部分极化分解参数上表现出更强的散射响应，表明这些区域可能存在更高的破碎度、块石暴露或结构复杂性，然而散射差异同时受到表面粗糙度、入射几何条件和后期改造过程的综合影响。(3)基于多元线性回归和随机森林算法进行了散射参数与应力场的回归分析，说明散射特征与应力之间的关联更可能是受地形条件、表面粗糙度及局部构造等共同作用的非线性关系。总体而言，该研究建立了一个面向阿波罗盆地叶状陡坎的雷达-地形联合探索性分析框架，用于评估散射特征与应力指标之间是否存在可量化的统计对应关系，并为相似地质背景下的浅层构造活动研究提供参考。
12
2026, 15(3): 1013-1026.
轻小型无人机载分布式层析合成孔径雷达(SAR)系统受限于载荷，难以搭载高精度定位定姿系统，且其飞行轨迹易受低空大气湍流影响，导致系统中存在显著的残余时变基线误差，严重降低目标三维重建精度。与飞行高度较高的常规机载重轨三维SAR系统相比，轻小型无人机载分布式层析SAR系统的飞行高度低，对时变基线误差的补偿精度要求更为苛刻。在图像信噪比较低且系统中存在较大的时变基线误差的情况下，现有时变基线估计方法难以获得稳定可靠的估计结果。针对上述问题，该文提出一种基于图像方位偏移量的两步式时变基线误差估计算法。该方法通过分块配准与曲面拟合、子孔径处理两个步骤，依次估计时变基线误差，并采用迭代策略进一步提升估计精度。基于C波段轻小型无人机载分布式层析SAR的实测数据验证结果表明，与EMSP方法相比，所提方法在多数通道上可显著降低子孔径干涉相位差分的均方根值，有效提升通道间相干性，所提方法获得的点云高程向标准差由5.16 m降低至1.33 m，建筑目标的高度重建误差优于0.5 m，验证了所提方法的有效性与优势。
轻小型无人机载分布式层析合成孔径雷达(SAR)系统受限于载荷，难以搭载高精度定位定姿系统，且其飞行轨迹易受低空大气湍流影响，导致系统中存在显著的残余时变基线误差，严重降低目标三维重建精度。与飞行高度较高的常规机载重轨三维SAR系统相比，轻小型无人机载分布式层析SAR系统的飞行高度低，对时变基线误差的补偿精度要求更为苛刻。在图像信噪比较低且系统中存在较大的时变基线误差的情况下，现有时变基线估计方法难以获得稳定可靠的估计结果。针对上述问题，该文提出一种基于图像方位偏移量的两步式时变基线误差估计算法。该方法通过分块配准与曲面拟合、子孔径处理两个步骤，依次估计时变基线误差，并采用迭代策略进一步提升估计精度。基于C波段轻小型无人机载分布式层析SAR的实测数据验证结果表明，与EMSP方法相比，所提方法在多数通道上可显著降低子孔径干涉相位差分的均方根值，有效提升通道间相干性，所提方法获得的点云高程向标准差由5.16 m降低至1.33 m，建筑目标的高度重建误差优于0.5 m，验证了所提方法的有效性与优势。
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2023, 12(4): 906-922.
针对合成孔径雷达(SAR)图像中飞机散射点离散以及背景强干扰造成虚警的问题，该文提出了一种结合散射感知的SAR飞机检测识别方法。一方面，通过上下文引导的特征金字塔模块来增强全局信息，减弱复杂场景中强干扰的影响，提高检测识别的准确率。另一方面，利用散射关键点对目标进行定位，设计散射感知检测模块实现对回归框的细化校正，增强目标的定位精度。为了验证方法有效性、同时促进SAR飞机检测识别领域的研究发展，该文制作并公开了一个高分辨率SAR-AIRcraft-1.0数据集。该数据集图像来自高分三号卫星，包含4,368张图片和16,463个飞机目标实例，涵盖A220, A320/321, A330, ARJ21, Boeing737, Boeing787和other共7个类别。该文将提出的方法和常见深度学习算法在构建的数据集上进行实验，实验结果证明了散射感知方法的优异性能，并且形成了该数据集在SAR飞机检测、细粒度识别、检测识别一体化等不同任务中性能指标的基准。
针对合成孔径雷达(SAR)图像中飞机散射点离散以及背景强干扰造成虚警的问题，该文提出了一种结合散射感知的SAR飞机检测识别方法。一方面，通过上下文引导的特征金字塔模块来增强全局信息，减弱复杂场景中强干扰的影响，提高检测识别的准确率。另一方面，利用散射关键点对目标进行定位，设计散射感知检测模块实现对回归框的细化校正，增强目标的定位精度。为了验证方法有效性、同时促进SAR飞机检测识别领域的研究发展，该文制作并公开了一个高分辨率SAR-AIRcraft-1.0数据集。该数据集图像来自高分三号卫星，包含4,368张图片和16,463个飞机目标实例，涵盖A220, A320/321, A330, ARJ21, Boeing737, Boeing787和other共7个类别。该文将提出的方法和常见深度学习算法在构建的数据集上进行实验，实验结果证明了散射感知方法的优异性能，并且形成了该数据集在SAR飞机检测、细粒度识别、检测识别一体化等不同任务中性能指标的基准。
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2026, 15(3): 814-826.
嫦娥七号将搭载全极化合成孔径雷达，对月球极区地形与物质特性开展探测。极化合成孔径雷达要求极化定标，而传统地面定标方法在月球探测任务中难以应用，需要发展新的月面极化相对定标方法。针对月表相对定标问题，该文采用垂直观测，分析同极化比\begin{document}$ {\sigma _{{\text{HH}}}} $\end{document} \begin{document}$ {\sigma _{{\text{VV}}}} $\end{document} \begin{document}$ {\sigma _{{\text{HH}}}} $\end{document} \begin{document}$ {\sigma _{{\text{VV}}}} $\end{document}
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2025, 14(5): 1276-1293.
该文针对飞鸟和无人机等低慢小目标精细化特征提取和分类问题，提出了一种多波段多角度特征融合分类方法。首先分别基于K波段和L波段调频连续波雷达从多个角度采集了5种类型旋翼无人机和飞鸟模型数据，构建低慢小探测数据集。其次，为了获取L波段目标信号的周期性振动特征，利用经验模态分解提取L波段信号中高频特征，抑制噪声影响；对K波段回波信号进行短时傅里叶变换，获得多角度高分辨微动特征。然后，设计了一种多波段多角度特征融合网络模型(MMFFNet)，包含改进的卷积长短期记忆网络时序特征提取模块、注意力融合模块和多尺度特征融合模块，通过多波段多角度特征的融合提高了目标分类的准确率。通过实测数据集验证表明，与使用单一雷达特征分类方法相比，在高信噪比为5 dB和低信噪比为–3 dB条件下所提方法对7种类型的低慢小目标的正确分类准确率分别提高了3.1%和12.3%。
该文针对飞鸟和无人机等低慢小目标精细化特征提取和分类问题，提出了一种多波段多角度特征融合分类方法。首先分别基于K波段和L波段调频连续波雷达从多个角度采集了5种类型旋翼无人机和飞鸟模型数据，构建低慢小探测数据集。其次，为了获取L波段目标信号的周期性振动特征，利用经验模态分解提取L波段信号中高频特征，抑制噪声影响；对K波段回波信号进行短时傅里叶变换，获得多角度高分辨微动特征。然后，设计了一种多波段多角度特征融合网络模型(MMFFNet)，包含改进的卷积长短期记忆网络时序特征提取模块、注意力融合模块和多尺度特征融合模块，通过多波段多角度特征的融合提高了目标分类的准确率。通过实测数据集验证表明，与使用单一雷达特征分类方法相比，在高信噪比为5 dB和低信噪比为–3 dB条件下所提方法对7种类型的低慢小目标的正确分类准确率分别提高了3.1%和12.3%。
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2026, 15(3): 1091-1105.
阵元-脉冲编码(EPC-MIMO)雷达通过在发射阵元和脉冲间引入相位编码，可实现主瓣欺骗干扰抑制，但仍然无法应对主瓣压制干扰的威胁。对此，该文在EPC-MIMO雷达中加入极化调制，研究了极化阵元-脉冲编码(PEPC-MIMO)雷达体制下的主瓣压制干扰抑制方法。具体而言，基于主值成分追踪(SPCP)分解框架，利用压制干扰在空间-极化联合域的低秩特性，将主瓣压制干扰抑制问题转化为一个“低秩+稀疏”模型的优化问题。随后，利用L-BFGS-AO算法进行迭代求解，实现目标回波和主瓣压制干扰的精准分离。进一步地，提出了一种基于稀疏重构的PEPC-MIMO雷达参数估计方法用于估计目标回波信号的发射角度、接收角度以及目标距离模糊区，从而构造最优的波束形成权矢量对各通道信号进行加权求和。仿真实验验证了所提方法在无先验知识前提下抑制主瓣压制干扰方面的有效性。
阵元-脉冲编码(EPC-MIMO)雷达通过在发射阵元和脉冲间引入相位编码，可实现主瓣欺骗干扰抑制，但仍然无法应对主瓣压制干扰的威胁。对此，该文在EPC-MIMO雷达中加入极化调制，研究了极化阵元-脉冲编码(PEPC-MIMO)雷达体制下的主瓣压制干扰抑制方法。具体而言，基于主值成分追踪(SPCP)分解框架，利用压制干扰在空间-极化联合域的低秩特性，将主瓣压制干扰抑制问题转化为一个“低秩+稀疏”模型的优化问题。随后，利用L-BFGS-AO算法进行迭代求解，实现目标回波和主瓣压制干扰的精准分离。进一步地，提出了一种基于稀疏重构的PEPC-MIMO雷达参数估计方法用于估计目标回波信号的发射角度、接收角度以及目标距离模糊区，从而构造最优的波束形成权矢量对各通道信号进行加权求和。仿真实验验证了所提方法在无先验知识前提下抑制主瓣压制干扰方面的有效性。
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2026, 15(3): 964-982.
星载混合极化合成孔径雷达(HP-SAR)作为一种兼顾丰富极化信息获取与高性能成像的体制，具有系统复杂度低、数据获取成本小等优势，已成为多维度微波成像遥感的热点方向。陆地探测一号(LT-1)是中国首颗具备星载混合极化成像能力的雷达卫星，同时也是国际上首颗实现多通道混合极化成像雷达体制的卫星。该研究基于LT-1卫星混合极化图像，构建并系统阐释了星载HP-SAR评估与分析数据集(HEAD-1.0)，填补了高质量开源HP数据集的空白，旨在为混合极化图像质量的定量评估、HP-SAR技术的发展及下一代卫星任务设计提供数据保障，尤其支持陆地、海洋与深空等领域的新观测技术发展。该数据集涵盖3部分：(1)LT-1 SAR图像，包含30景混合极化与16景全极化图像，覆盖面积约64000 km2；(2)辅助数据，包括6幅光学遥感图像，以及与SAR图像覆盖区域一致的数字高程模型数据；(3)标注数据，包括28个有源/无源定标器、约17 km2地物分类与23个多边形/线形类行星场景的标注。基于HEAD-1.0，该文初步开展了混合极化SAR定标、混合极化/全极化地物分类能力对比及类行星地貌混合极化特征分析等相关工作的定性与定量研究。后续将通过协同多平台、融合多波段、多角度和多时相的成像数据，进一步构建国际先进的极化SAR遥感基准数据库，重点支撑行星表面与次表层探测、多源遥感数据智能融合、SAR图像智能解译算法等关键技术的创新研究。
星载混合极化合成孔径雷达(HP-SAR)作为一种兼顾丰富极化信息获取与高性能成像的体制，具有系统复杂度低、数据获取成本小等优势，已成为多维度微波成像遥感的热点方向。陆地探测一号(LT-1)是中国首颗具备星载混合极化成像能力的雷达卫星，同时也是国际上首颗实现多通道混合极化成像雷达体制的卫星。该研究基于LT-1卫星混合极化图像，构建并系统阐释了星载HP-SAR评估与分析数据集(HEAD-1.0)，填补了高质量开源HP数据集的空白，旨在为混合极化图像质量的定量评估、HP-SAR技术的发展及下一代卫星任务设计提供数据保障，尤其支持陆地、海洋与深空等领域的新观测技术发展。该数据集涵盖3部分：(1)LT-1 SAR图像，包含30景混合极化与16景全极化图像，覆盖面积约64000 km2；(2)辅助数据，包括6幅光学遥感图像，以及与SAR图像覆盖区域一致的数字高程模型数据；(3)标注数据，包括28个有源/无源定标器、约17 km2地物分类与23个多边形/线形类行星场景的标注。基于HEAD-1.0，该文初步开展了混合极化SAR定标、混合极化/全极化地物分类能力对比及类行星地貌混合极化特征分析等相关工作的定性与定量研究。后续将通过协同多平台、融合多波段、多角度和多时相的成像数据，进一步构建国际先进的极化SAR遥感基准数据库，重点支撑行星表面与次表层探测、多源遥感数据智能融合、SAR图像智能解译算法等关键技术的创新研究。
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合成孔径雷达(SAR)图像解译应用场景广泛，SAR飞机检测识别是其中的一个重要分支。由于SAR飞机样本采集与标注难度大，可用训练样本稀缺，亟须发展小样本条件下的SAR飞机检测识别方法。然而，SAR复杂成像环境导致目标特征表达不稳定，检测网络难以自适应应对SAR复杂背景的扰动，限制了小样本条件下飞机检测识别的精度。为此，该文提出了一种基于强散射动态原型引导的小样本SAR飞机细粒度检测识别方法，其关键在于将SAR强散射物理先验融入元度量学习框架，从目标特征增强与网络的自适应适配两个层面协同提升检测识别性能。通过动态原型生成模块提取SAR图像强散射点并构建物理注意力掩码，将高层语义特征锚定在目标的物理几何结构上以提取鲁棒的特征表示，并将其与原型自适应融合生成动态原型；进一步设计动态原型引导模块，基于动态原型实现从语义空间到参数空间的映射，分别对网络权重更新、特征输入和预测输出进行自适应调整，提升模型对新类别的快速适应能力。该文方法有效增强了SAR目标特征表征的稳定性并抑制了背景杂波的干扰，在CSAR-AC数据集上的实验结果表明，该文方法在1-shot和5-shot设置下的检测精度均优于主流小样本目标检测算法，显著提升了复杂场景下的小样本SAR飞机目标检测识别性能。
合成孔径雷达(SAR)图像解译应用场景广泛，SAR飞机检测识别是其中的一个重要分支。由于SAR飞机样本采集与标注难度大，可用训练样本稀缺，亟须发展小样本条件下的SAR飞机检测识别方法。然而，SAR复杂成像环境导致目标特征表达不稳定，检测网络难以自适应应对SAR复杂背景的扰动，限制了小样本条件下飞机检测识别的精度。为此，该文提出了一种基于强散射动态原型引导的小样本SAR飞机细粒度检测识别方法，其关键在于将SAR强散射物理先验融入元度量学习框架，从目标特征增强与网络的自适应适配两个层面协同提升检测识别性能。通过动态原型生成模块提取SAR图像强散射点并构建物理注意力掩码，将高层语义特征锚定在目标的物理几何结构上以提取鲁棒的特征表示，并将其与原型自适应融合生成动态原型；进一步设计动态原型引导模块，基于动态原型实现从语义空间到参数空间的映射，分别对网络权重更新、特征输入和预测输出进行自适应调整，提升模型对新类别的快速适应能力。该文方法有效增强了SAR目标特征表征的稳定性并抑制了背景杂波的干扰，在CSAR-AC数据集上的实验结果表明，该文方法在1-shot和5-shot设置下的检测精度均优于主流小样本目标检测算法，显著提升了复杂场景下的小样本SAR飞机目标检测识别性能。
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2026, 15(3): 827-843.
月球浅表层结构是理解月球地质演化、物质组成及空间风化过程的重要窗口。随着嫦娥工程等国内外探月任务获得大量雷达数据，月壤层状结构与物性特征的精细刻画成为月球科学研究的重点与难点之一。鉴于现有雷达层位识别与追踪方法在复杂散射环境下易受噪声和非均一性地质条件的影响，该文提出一种基于动态搜索中心的层位自动追踪算法。该算法引入高斯加权预测机制实现历史趋势与当前信号间的平衡，并采用多特征融合决策函数增强噪声环境下的追踪鲁棒性。模拟实验结果表明，当搜索半径l = 20、历史窗口n = 20 时，算法在浅层(<140 ns)层位识别误差小于2%；针对深层(>170 ns)信号衰减问题，引入边缘方向权重可将追踪误差降低30%以上。将所提算法应用于嫦娥四号实测数据，实现了测月雷达剖面层位的自动拾取，所得分层结果与前人研究高度吻合。算法在数值模拟与任务实测穿透雷达数据中均表现优异，能够准确识别不同介质与复杂形态下的真实层位，抑制噪声并保持路径平滑。综上，该文提出的算法实现了低人工依赖、高鲁棒性与高精度的层位自动追踪，对精确识别未来嫦娥7号月球任务与火星浅表层雷达数据中的地下结构，具有重要参考价值。
月球浅表层结构是理解月球地质演化、物质组成及空间风化过程的重要窗口。随着嫦娥工程等国内外探月任务获得大量雷达数据，月壤层状结构与物性特征的精细刻画成为月球科学研究的重点与难点之一。鉴于现有雷达层位识别与追踪方法在复杂散射环境下易受噪声和非均一性地质条件的影响，该文提出一种基于动态搜索中心的层位自动追踪算法。该算法引入高斯加权预测机制实现历史趋势与当前信号间的平衡，并采用多特征融合决策函数增强噪声环境下的追踪鲁棒性。模拟实验结果表明，当搜索半径l = 20、历史窗口n = 20 时，算法在浅层(<140 ns)层位识别误差小于2%；针对深层(>170 ns)信号衰减问题，引入边缘方向权重可将追踪误差降低30%以上。将所提算法应用于嫦娥四号实测数据，实现了测月雷达剖面层位的自动拾取，所得分层结果与前人研究高度吻合。算法在数值模拟与任务实测穿透雷达数据中均表现优异，能够准确识别不同介质与复杂形态下的真实层位，抑制噪声并保持路径平滑。综上，该文提出的算法实现了低人工依赖、高鲁棒性与高精度的层位自动追踪，对精确识别未来嫦娥7号月球任务与火星浅表层雷达数据中的地下结构，具有重要参考价值。
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2026, 15(3): 929-943.
在对运动辐射源定位方面，传统无源定位方法如波达方向(DOA)定位常常依赖较长时间的观测滤波，定位效率低下。而现有基于合成孔径的定位方法大多针对静止辐射源，难以实现对运动辐射源的高精度定位。针对此问题，该文分别针对单/双站定位体制提出了基于合成孔径的运动辐射源快速定位与速度估计方法。该方法通过建立辐射源瞬时斜距模型，解析定位参数(位置、速度)与成像参数的映射关系：单站定位场景下，将传统2阶斜距模型扩展至3阶，通过引入3次调频率补充自由度，实现位置与速度的同步估计；双站定位场景下，利用额外观测站新增两个成像参数，提升定位的快速性与准确性。针对定位方程存在的多解问题，该文分别提出单/双站真实解判定准则，并给出双站定位满足唯一性求解的初始化策略。该文进一步分析了不同因素对单站和双站定位精度的影响，并对所提单/双站无源定位模型进行了性能对比，仿真实验验证了所提算法的有效性。
在对运动辐射源定位方面，传统无源定位方法如波达方向(DOA)定位常常依赖较长时间的观测滤波，定位效率低下。而现有基于合成孔径的定位方法大多针对静止辐射源，难以实现对运动辐射源的高精度定位。针对此问题，该文分别针对单/双站定位体制提出了基于合成孔径的运动辐射源快速定位与速度估计方法。该方法通过建立辐射源瞬时斜距模型，解析定位参数(位置、速度)与成像参数的映射关系：单站定位场景下，将传统2阶斜距模型扩展至3阶，通过引入3次调频率补充自由度，实现位置与速度的同步估计；双站定位场景下，利用额外观测站新增两个成像参数，提升定位的快速性与准确性。针对定位方程存在的多解问题，该文分别提出单/双站真实解判定准则，并给出双站定位满足唯一性求解的初始化策略。该文进一步分析了不同因素对单站和双站定位精度的影响，并对所提单/双站无源定位模型进行了性能对比，仿真实验验证了所提算法的有效性。
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